产业创新系统发展的动力因素和效率评价

1、产业创新系统发展的动力因素和效率评价 基于医药产业的实证分析李春艳 肖国东 作者简介 李春艳(1964)，女，吉林长春人，东北师范大学商学院教授，经济学博士，研究方向：产业创新；肖国东(1978)，男，黑龙江齐齐哈尔人，东北师范大学商学院硕士研究生，研究方向：数量经济学。（东北师范大学商学院，130117）摘要： 产业创新系统发展的动力因素和效率评价研究，是研究产业创新系统生成机理中的实证部分，是理论联系实际的桥梁。通过某一产业的实证分析，可以发现产业创新系统形成与发展的动因以及目前存在的问题，为提出创新管理模式提供理论依据。本文首先通过对医药产业建立Panel Data长期均衡模型和误差修正

2、模型，找出目前影响医药产业创新的动力因素以及偏离均衡的程度，然后利用DEA方法对这些因素作为创新投入的使用效率进行评价，最后找出创新主体的作用、创新主体的相互作用程度以及失效的根源所在。关键词：产业创新 动力因素 效率评价Motivating Factors and Efficiency Evaluation of the Industry Innovation Systembased on empirical analysis of Medicine industryAbstract: The research on motivating factors and efficiency eva

3、luation of the industry innovation system, is the part of empirical analysis in the study of industry innovation system formation mechanism, is the bridge of integrating theory with practice. The empirical analysis based on one industry not only can discover the motivating factors of the industry in

4、novation system formation and development ,but also can discover the problems existing currently, which can provide the theoretical basis to put forward proposal of innovation management pattern. This article, first, through the establishment of the long-term equilibrium model and Error Correction M

5、odel of Panel Data on the Medicine industry, finds out the motivating factors that influence industrial innovation and departure degree to equilibrium, and then makes use of DEA method to evaluate the efficiency of these factors as the innovation input, finally discovers the function and the interac

6、tion degree among innovational main bodies, and the primary reason why the industry innovation system is ineffective. Keyword: Industry innovation Motivating factors Efficiency Evaluation一、 产业创新系统的形成过程产业创新的微观含义是企业开发新产品和服务的能力，也是梅哈尔和普拉哈拉德所讲的企业产业转型的能力以及改造现有产业的能力。产业创新实际上是一个系统概念，它的主体要素是由企业、研究机构、高等教育机构、政府

7、机构和中介服务机构组成，是各种机构和个人之间在长期正式或非正式的合作与交流的基础上所形成的相对稳定的系统。企业与研究机构和高校保持经常性的接触，并且实现专利共享和技术交叉许可，为企业在技术诀窍上提供支持。在一个产业内，创新过程首先是企业通过各种类型的技术创新如增量创新，基本创新、新技术体系和技术经济模式的变革等满足技术需求，然后进入产品创新阶段，把技术开发阶段的成果试制成产品，并对其进行加工改良，使之实用化、商品化，并最终被市场所接受，最后进入市场创新阶段，在这个阶段里，新技术和新产品通过各种途径的扩散，形成生产新产品的产业集群，开辟出足够大的市场容量，形成最终意义上的产业创新。很显然，产业创

8、新系统是以技术创新为核心的。这里的增量创新是工程师和其它直接参与生产活动人员的发明和提出改进意见的结果；基本创新通常是专门研发机构的成果；新技术体系的变革是以增量创新和基本创新的一种组合为基础，使整个产业体系产生组织和管理方面的创新；技术经济模式指的是相互关联的产品、工艺、组织和管理创新的结合，它的变革包含了多组基本创新和增量创新而且最终可能包括出现若干新技术体系的变革。在创新过程中，企业是增量创新的主体和基本创新的应用主体，高校和科研机构是基本创新的主体，高校和中介服务机构则是创新传播的主体。通常情况下，地理集聚性有利于创新的实现，一方面，产业集聚有利于知识的，技术的融合（实现共同的技术性能

9、和指标）和竞争产品的市场化（共同的世界市场，已成为竞争经济的一个显著特征）；另一方面，集群内广泛的信息和技术交流，劳动力相互流动，企业之间相互信任，使集群内产生了知识的外溢效应（知识的非正式扩散，尤其是隐性知识），方便了技术交流，一些研究表明非正式的口头信息来源是成功创新的关键之一（Karlass,2001）,从而具备了创新的系统方法所强调的属性。但是，即使在同一区域内，如果基本创新不能被有效传播与应用以及基本创新不能满足企业的应用能力，这都影响产业创新系统的形成与发展。因此，产业创新系统的创新能力不仅取决于增量创新的能力、基本创新的能力以及技术体系和技术经济模式的变革的程度，而且还与企业的应

10、用能力、高校和中介服务机构的传播能力有关。这就意味着，产业创新系统的发展除了受各种创新资源的投入影响外，还存在着一些影响知识供给、知识转移、知识接受以及知识应用的地区性因素。这些地区性因素反映了地区独有的人文、环境、经济发展的基础和创新主体的初始禀赋状态，他们难于被观测，同时又难于甄别其各自对创新系统的作用，且影响着创新主体作用的发挥。本文首先通过对医药产业建立Panel Data长期均衡模型和误差修正模型，找出目前影响医药产业创新的动力因素以及偏离均衡的程度，然后利用DEA方法对这些因素作为创新投入的使用效率进行评价，最后找出创新主体的作用、创新主体的相互作用程度以及失效的根源所在。二、产业

11、创新系统发展的动力因素选择1.指标的选取和数据说明为了找出影响产业创新的因素，必须确定合理的指标体系。产业创新系统的创新能力来源于知识的创造、知识的流动、企业的技术创新能力以及技术创新的环境等。在企业技术创新产出中，新产品和新工艺是最重要的表现形式。新产品作为技术创新的产出指标，主要考核新产品销售收入或新产品产值。知识的创造能力取决于知识投入能力、知识产出能力以及从事科研产出的科研机构情况。知识投入能力主要考察和评价从事知识创造的人员投入情况、用于知识创造的经费投入情况,用R&D活动人员折合全时当量、R&D经费支出、科技活动经费筹集额中政府投入和科技活动经费筹集额中金融机构贷款来衡量。知识产出

12、能力反映了知识创造的效率,评价指标用专利申请数来衡量，科研机构情况用科研机构数来衡量。知识的流动是指知识在企业、大学、科研院所、中介机构等系统要素内部以及要素之间的流动，用技术市场成交额来衡量。企业的技术创新能力是产业创新的核心，因为企业直接地将新的技术转化为商品，企业直接面向市场，市场又通过企业有效地引导科技研究的方向。在分析中，我们用技术改造经费支出、技术引进经费支出、科技活动经费筹集额中企业资金统计来衡量。技术创新的环境包括区域创新硬环境和区域创新软环境。区域创新硬环境又包括一般意义上的基础设施和条件（如交通、通讯、水电以及普通教育等）、技术创新基础设施和条件（如公用图书馆、公共实验室、

13、公共会议室、公共信息服务机构以及社会化教育培训机构等）。区域创新软环境又包括社会文化环境（如人们的价值观念、文化水平、心理素质、道德修养、法制观念、科学精神、创新意识、社会风气等）、创新服务环境（主要指创新中介机构服务水平和规范程度）和宏观调控环境（主要是指政府宏观调控所形成的环境，包括政府出台的发展规划、计划、政策和法律等）。由于创新环境是一个综合指标，很难用一个或几个指标来衡量，这里把它概括为地区性因素。本文的数据来自于19992004年的高科技统计年鉴的医药制造业，由于个别省份数据缺失比较严重，所以选择了22个省份进行实证分析，在分析过程中，对数据在截面上进行了标准化处理，其标准化的公式

14、为： 2.单位根检验为了避免伪回归，文中对各指标的平稳性进行了检验，主要指面板数据的单位根检验。通过对医药产业22个省的新产品销售收入、技术改造经费支出、科技机构数、R&D经费内部支出、技术引进经费支出、专利申请数、科技活动经费筹资额中金融机构贷款等指标进行单位根检验，发现它们绝大部分在5的显著性水平下均接受存在单位根的原假设（见表1），而对应的一阶差分值则拒绝原假设，说明变量经过一阶差分变换以后均是平稳序列，满足建立误差校正模式的要求。表1 医药产业面板数据的单位根检验Levin, Lin & Chu t*Breitung t-statADF-Fisher Chi-squarePP-Fish

15、er Chi-square原序列一阶差分原序列一阶差分原序列一阶差分原序列一阶差分shourut值-2.132-48.56-0.904-6.66463.795232.7980.08247.539P值0.01650.0000.1830.0000.2220.0000.0190.000jsgzt值-3.589-11.96-4.008-4.01655.935152.2056.12166.791P值0.00020.0000.00000.0000.10110.0000.10400.000jgst值-1.399-15.1-2.666-6.04844.480203.8147.06219.038P值0.0809

16、0.0000.00380.0000.86640.0000.7970.000rdjft值0.7898-15.100.8295-6.94826.523185.4425.30199.029P值0.78520.0000.79660.0000.99970.0000.9990.000jsyjt值0.0324-42.94-2.019-8.77674.191255.8079.75248.832P值0.51290.0000.02180.0000.03550.0000.0130.000zlsqt值-7.364-23.04-0.257-4.894102.61241.31100.8252.673P值0.0000.00

17、00.39870.0000.00010.0000.0000.000czejt值-1.303-16.260.1286-5.16551.064178.6958.19184.365P值0.09630.0000.55120.0000.15930.0000.0490.000这里，jgs代表科技机构数，rdjf代表R&D经费内部支出，jsyj代表技术引进经费支出，zlsq代表专利申请数，czej代表科技经费筹资额中金融机构贷款，jsgz代表技术改造经费支出，shouru代表新产品销售收入。3.面板协整关系检验本文采用EG两步法对诸变量进行面板协整检验。这种协整检验方法是对回归方程的残差进行单位根检验。从协

18、整理论的思想来看，自变量和因变量之间存在协整关系。也就是说，因变量能被自变量的线性组合所解释，两者之间存在稳定的均衡关系，因变量不能被自变量所解释的部分构成一个残差序列，这个残差序列应该是平稳的。因此，检验一组变量（因变量和解释变量）之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否是一个平稳序列。首先建立Panel data长期均衡模型，将其得到的残差序列，作为误差修正项（）。然后，建立如下的误差修正模型：(1)（1）式的差分项反映了短期变动的影响，说明新产品销售收入的短期波动不仅取决于各因素的短期变化，而且还受偏离长期均衡趋势程度的影响（）。的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。（1）估

19、计长期均衡模型由于样本期间较短，无法进行Panel Data模型类型选择的F检验，结合Hausman检验，本文选择了固定效应模型，采用修正时期异方差和同期异方差的广义最小二乘法（Period SUR）进行估计， Hausman检验结果及实证分析结果见表2。表2 模型的回归结果Variable医药制造业Coefficientt-Statistic被解释变量新产品销售收入截距0.9585251.930162jgs0.1984392.303864jsgz0.1031542.125724rdjf0.1321322.237065jsyj0.1246913.218779zlsq0.0841032.0593

20、57czej0.0958982.551258R-squared(Adjusted R-squared)0.996515 (0.995445)F-statistic931.8547Hausman检验值（P 值）17.5902 (0.0035)截面组数22从医药产业的长期均衡模型结果来看，专利申请数、科技机构数、技术引进经费支出、技术改造经费支出、R&D经费内部支出、科技活动经费筹资额中金融机构贷款等指标都通过了检验，而前述分析中的其他指标如R&D人员折合全时当量、科技活动经费筹资额中政府投入、科技活动经费筹资额中企业资金、新产品开发经费没有通过检验。实证结果表明，我国医药产业的创新一部分来源于国

21、内研究机构的知识的创造，另一部分则依赖于技术引进；在经费投入中，金融机构提供的资金支持起了很大的作用，反映了医药产业是资金密集型产业，其创新依赖于金融机构的支持。代表非观测的地区性因素的截距项在0.1水平上通过了检验，而且参数值最大，说明地区性因素对创新的影响确实起到了一定作用。如果我们进一步将22个省分成东部、中部、西部三大地区东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北、湖南、江西；西部包括重庆、四川、贵州、陕西。，计算它们的固定效应平均值， 来进一步验证地区性因素对创新的影响，从图1中可以看到，东部地区的固定效应都明显高

22、于中部和西部地区，这与现实中东、中、西部的差距是相符的。 图1 三大地区的平均固定效应图（2）估计误差修正模型对长期均衡模型的误差项进行单位根检验，检验结果（见表4）表明，残差项不存在单位根，是平稳的，则可以确定模型中的变量之间存在协整关系。误差校正模型结果见表5。表4 误差项的单位根检验方法医药制造业StatisticProbLevin, Lin & Chu t*-11.15710.0000Breitung t-stat-3.869750.0001ADF - Fisher Chi-square130.6860.0000PP - Fisher Chi-square132.1420.0000 表

23、5 误差校正模型结果Variable医药制造业Coefficientt-Statistic被解释变量新产品销售收入截距-0.020513-0.772895jgs?0.2048852.411728jsgz?0.0890692.362038rdjf?0.0476500.922966jsyj?0.0863683.317764zlsq?0.0686761.734519czej?0.0572651.957049Resid?(-1)-1.061882-13.13471R-squared(Adjusted R-squared)0.917617 (0.88286)F-statistic26.40225D.W1

24、.876691截面组数21误差修正模型结果表明，医药产业的科技机构数、技术引进经费支出、技术改造经费支出在0.05水平上通过了检验，科技活动经费筹资额中金融机构贷款和专利申请数在0.1水平上通过了检验，R&D经费内部支出与创新无关。说明企业的自主创新能力还没形成，目前主要采取模仿创新战略。值得注意的是，无论是从长期来看，还是就短期而言，科研机构对创新的影响都是最重要的，说明产学研的有效合作是实现医药产业创新的有效途径。误差修正项可以解释创新偏离均衡的程度，结果表明，我国产业创新水平并没有得到正常发挥，对均衡而言，都有一定程度的偏离，说明在创新过程中，创新资源并没有得到有效配置，存在资源浪费情况

25、。这就意味着，虽然找到了我国医药产业创新的发展动力，但并不能确定增加这些因素的投入，就能有效增加创新产出，还需进一步通过效率评价，找到资源的使用效率以及浪费程度。 三、 产业创新系统的效率评价本部分根据Panel Data模型的分析结果，利用数据包络分析（简称DEA）方法，以各省为决策单元，对产业创新系统的创新效率进行评价。 一个地区产业创新系统的效率实际上能够说明这个地区的制度安排是否有利于知识的创造和知识的流动，同时也能够说明投入对产出而言的相对有效性。本文采用C2R模型。1、指标选取、样本说明和计算结果根据Panel Data长期均衡模型的实证结果，我们把科技机构数、R&D经费内部支出、

26、技术引进经费支出、专利申请数、科技活动经费筹集额中金融机构贷款和技术改造经费支出作为DEA投入，把新产品销售收入和新产品产值作为DEA输出。在此只选择了22个地区。另外由于创新从投入到产出需经过一定的时间延迟，所以我们用2003年的创新投入数据作为创新系统输入，用2004年的新产品产值和新产品销售收入为系统输出。计算结果表明，北京、天津、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、重庆九个地区为DEA有效，说明这九个地区的产业创新系统是规模和技术有效的，有利于医药产业创新系统的形成与发展。其他十三个地区为非DEA有效，计算结果见表5.6。表6 医药产业C2R模型运算结果jgsrdjfjsyjzlsq

27、czejjsgzshouruxccz规模收益绩效河北修正值-0.42-0.59-0.54-0.18-0.18-0.490.1301.020.82影子价格0000.410.080山东修正值-0.33-0.17-0.02-0.61-0.02-0.0400.062.020.98影子价格000.0700.230广东修正值-0.76-0.64-0.47-0.47-0.78-0.470.0401.440.53影子价格000.20.0200.08陕西修正值-0.56-0.1-0.1-0.1-0.13-0.10.0101.030.9影子价格00.160.090.0300.13山西修正值-0.26-0.08-0

28、.08-0.48-0.08-0.200.910.740.92影子价格00.060.0600.560吉林修正值-0.48-0.16-0.05-0.29-0.32-0.050.1600.50.95影子价格000.55000.33安徽修正值-0.58-0.25-0.25-0.25-0.46-0.2500.030.530.75影子价格00.160.10.1100.27江西修正值-0.26-0.08-0.08-0.48-0.08-0.200.020.740.92影子价格00.060.0600.560河南修正值-0.54-0.13-0.21-0.13-0.53-0.160.0200.410.87影子价格0

29、0.5600.0500湖北修正值-0.67-0.44-0.65-0.44-0.72-0.4400.040.90.56影子价格00.1200.2100.18湖南修正值-0.52-0.29-0.62-0.29-0.29-0.290.0600.510.71影子价格00.1900.190.070.13四川修正值-0.4-0.11-0.11-0.65-0.11-0.310.0900.920.89影子价格00.120.0300.380贵州修正值-0.19-0.06-0.06-0.25-0.06-0.060.0500.390.94影子价格00.450.100.230.04这里，1,表明系统处于递减状态；规模

30、收益1,表明系统处于递增状态；规模收益1,表明系统稳定。修正值是从非有效向有效调整的距离大小，表明资源投入的浪费程度以及产出的不足程度。影子价格的经济学意义在于，在其他条件不变的情况下，单位资源变化所引起的目标函数的变化。因此，影子价格越大，表示增加该资源投入能够有效增加DMU的有效性，反之应当减少该资源的投入。xccz代表新产品产值。2、结果分析第一，在选取的样本中，DEA有效地区占41，非DEA有效地区占59，说明绝大部分地区的创新效率不高，其中山西、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、贵州九个省为规模收益递增，占非DEA有效地区的69，河北、山东、广东、陕西为规模收益递减，占31。

31、说明在我国绝大部分地区增加创新投入或者提高投入的使用效率能够有效增加创新绩效，应该有实施自主创新战略的信心。 第二，从修正值可以看到，资源投入都存在着严重的浪费，输入剩余最多的地区是广东省，科技机构数剩余76、R&D经费内部支出剩余64、技术引进经费支出剩余47、专利申请数剩余47和科技活动经费筹集额中金融机构贷款剩余78、技术改造经费支出剩余47，浪费程度是非常大的；输入剩余最多的因素是科研机构数、依次是专利申请数、科技活动经费筹集额中金融机构贷款、技术引进经费支出。不仅输入存在剩余，产出也存在不足，只不过与投入冗余相比，产出不足不太严重。由此可见，创新效率不高的原因，并不能一概而论，认为是

32、由于投入不足造成的，更重要的还在于由于创新环境的影响以及产业创新系统不完善使创新投入不能达到有效配置，正所谓科技与经济是“两张皮”。第三，影子价格比较高的投入因素是R&D经费内部支出、科技活动经费筹集额中金融机构贷款，其次是技术引进经费支出和技术改造经费支出，而专利申请数和科研机构数的影子价格较低。说明经费投入能够使科研成果转化为产出，从而有效增加创新系统的创新绩效。同时也说明，我国医药企业普遍研究开发经费投入不是很充分。这种结果与我国医药企业大都为中、小型企业的现状是分不开的。四、结 论根据以上分析得出以下结论：1.同一产业在不同地区创新效率不同，说明地区性因素的影响很大。既然地区性因素对产

33、业创新系统的形成与发展有很大的影响，这就使得即使是同一产业，由于位于不同的地区，也应采取不同的创新战略，否则的话，盲目增加投入，不仅不能使绩效提高，还会造成巨大的浪费。所以要充分认识区域性因素对创新的影响，区域创新环境的改善有利于创新绩效的发挥。2.政府通过财政和税收方面的优惠政策，为创新提供财力方面的支持和引导是非常必要的，尤其是在规模收益递增的地区，制定完善的资金保障体系，如政府有关部门设立创新基金，金融机构提供税收减免和利润部分返还等优惠措施，能有效提高创新绩效。3. 产学研的有效结合是拉动我国产业创新的最主要动力，可以避免出现创新资源严重浪费这一现象，还能使创新主体的作用有效发挥，创新积极性有效调动。因此科研体制的改革已经迫在眉睫，科研体制的改革不是盲目的减少科研机构数量，而是要在科研机构的